| 研究課題/領域番号 |
16K16084
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2018)
豊橋技術科学大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
大石 修士 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (30759618)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 3次元復元 / Visual SLAM / Model fitting / モデルフィッティング / 一般化円筒分解 / 非剛体レジストレーション / 3次元形状復元 / 画像 |
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| 研究成果の概要 |
実世界における環境計測・物体認識には，特定視点から得られる限定的なセンサ情報を基にした正確な形状計測技術が重要となる．そこで，本研究では，単眼カメラを用いた高密度な3次元復元手法の開発に取り組んだ．具体的には，Pixel-wiseな深度推定手法や，画像中の極値を特徴点とする新たなVisual SLAMを開発し，単眼カメラによる3次元形状復元の高精度化・高密度化に取り組んだ．また，より密な形状復元を図るため，部分的な観測形状に対する参照モデル(幾何プリミティブ)のフィッティング手法を開発し，離散的な3次元点群から連続的な3次元モデルを生成する手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
移動ロボットのような実世界で稼働するシステムでは，正確な3次元環境計測が課題となる．人間と同様，移動ロボットも現在地点からの限定的な観測のみ利用可能であり，その断片的な情報の蓄積から高精度・高密度な形状情報を得ることで安全な経路計画や物体操作が実現できる．
本研究は，一般に用いられる単眼カメラを用いた3次元形状復元手法を開発するもので，特殊なセンサを必要としないため多様なシステムへ適用が可能である．
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